Doğal dil sağaltım teknikleri nelerdir?

Doğal dil sağaltım teknikleri nelerdir?

Doğal dil sağaltım teknikleri nelerdir?

Cevap: Doğal dil işleme (NLP) alanında kullanılan doğal dil sağaltım teknikleri, metin veya konuşma verilerini işlemek, analiz etmek, anlamak ve iyileştirmek için kullanılır. İşte yaygın olarak kullanılan bazı doğal dil sağaltım teknikleri:

  1. Tokenizasyon: Metni veya konuşmayı daha küçük parçalara, yani "token"lara bölmek için kullanılır. Tokenler, cümleler, kelimeler veya altı çizgi altı kelimeler gibi birçok farklı şekilde olabilir. Bu, metni daha küçük ve işlenebilir parçalara böler ve daha fazla analiz yapmayı kolaylaştırır.

  2. Stop Words Kaldırma: Doğal dil işleme işlemlerinde genellikle anlam taşımayan yaygın kelimeleri (örneğin, “ve”, “veya”, “ama”, “bir”, “için”) kaldırmak için kullanılır. Bu kelimeler analiz sırasında genellikle önemli değildir ve gereksiz gürültü oluşturabilirler.

  3. Stemming ve Lemmatization: Her iki teknik de kelimenin kökünü bulmayı amaçlar. Stemming, kelimenin kökünü bulmak için kaba bir heuristik kullanır ve kelimenin sonundaki ekleri atar. Lemmatization ise kelimenin dilbilgisel olarak doğru kökünü bulur. Örneğin, “running” kelimesi stemming ile “run” olarak köklenirken, lemmatization ile “run” olarak köklenir.

  4. Kelime Gömme (Word Embedding): Kelimeleri vektörlerle temsil etmek için kullanılır. Bu vektörler, kelimenin anlamsal ilişkilerini yakalamak için öğrenilir. Önde gelen kelime gömme modelleri arasında Word2Vec, GloVe ve FastText bulunur.

  5. N-gram Analizi: Metindeki ardışık kelime gruplarını (n-gramlar) incelemek için kullanılır. Bu, belirli dil yapılarını ve anlamı yakalamaya yardımcı olabilir. Örneğin, “doğal dil işleme” ifadesini incelediğinizde, 2-gram analizi ile “doğal dil” ve “dil işleme” gibi anlamlı bileşenlere erişebilirsiniz.

  6. Duygu Analizi (Sentiment Analysis): Metindeki duygusal tonu veya hissiyatı belirlemek için kullanılır. Bu, sosyal medya verileri, ürün incelemeleri veya müşteri geri bildirimleri gibi metin verilerinin analizinde yaygın olarak kullanılır.

  7. Özel İsim Tanıma (NER - Named Entity Recognition): Metindeki özel isimleri (kişi adları, şirket adları, coğrafi yerler vb.) tanımak için kullanılır. Bu, metin verilerinden önemli bilgileri çıkarmak için önemlidir.

  8. Metin Sınıflandırma: Metinleri belirli kategorilere veya sınıflara atamak için kullanılır. Örneğin, bir e-postanın spam veya spam olmayan olarak sınıflandırılması gibi.

  9. Konuşma Tanıma: Konuşma verilerini yazıya dönüştürmek ve anlamak için kullanılır. Bu, sesli asistanlar ve konuşma tabanlı uygulamalar için önemlidir.

  10. Dil Çevirisi: Metinlerin bir dilden başka bir dile çevrilmesi için kullanılır. Önde gelen çeviri hizmetleri ve uygulamaları bu teknikleri kullanır.

Bu, doğal dil işleme alanında kullanılan temel sağaltım tekniklerinden sadece birkaçıdır. Her biri, metin verilerinin farklı yönlerini analiz etmek ve anlamak için kullanılır.